餐饮经营分析数据有哪些

餐饮数据分析主要包括以下几个方面：

销售数据分析：

包括销售额、销售量、销售渠道等方面的数据。通过这些数据分析，可以了解消费者的购买行为和消费偏好，从而制定更为科学的营销策略。

客户数据分析：

涉及客户信息、客户满意度、客户回头率等。这些数据有助于了解顾客的需求和偏好，提供更好的服务和产品，增加客户的忠诚度和回头率。

产品数据分析：

包括菜品销量、利润率等。通过这些数据分析，可以了解菜品的受欢迎程度和盈利能力，进而进行菜品调整和优化。

员工数据分析：

包括员工绩效、离职率等。这些数据有助于了解员工的工作表现和满意度，从而制定更为科学的人力资源管理策略。

成本分析：

包括固定资产折旧成本、租赁成本、人员及管理成本、采购成本等。通过成本分析，可以判断餐饮门店是否成功地获得了较多的营业收入，并将费用降到最低。

客户分析：

包括会员活跃度、客群分布、人均消费、偏好分析、复购率、流失率等。这些数据有助于了解客户的消费习惯和需求，从而制定更为精准的营销策略。

营业情况分析：

包括采购频率、利润率、top菜品及营业额、黄金时段、等位平均时间、上座率、翻台率等。这些数据有助于了解门店的运营状况，从而进行更为有效的资源分配和决策。

季节分析：

分析不同季节的餐饮需求变化，以便调整菜单和营销策略。

竞争力分析：

分析竞争对手的经营状况和策略，以便制定更为有效的竞争策略。

最优价格模型：

通过数据分析确定最优的菜品价格，以提高盈利能力。

促销反馈分析：

分析促销活动的效果，以便优化未来的促销策略。

供应链优化：

根据门店销售数据动态调整库存，避免缺货或积压问题，降低物流成本。

门店运营分析：

实时监控多门店的销售、库存和人员配置情况，为提高门店效率提供数据支持。

品牌声誉监控：

通过整合社交媒体评价和顾客反馈，分析品牌在消费者中的口碑，为服务改进提供参考。

销售趋势分析：

分析不同时间段、菜品类别的销售情况，预测高峰时段需求并优化菜单设计。

数据分析工具：

利用各种数据分析工具和技术，如FineReport、FineBI等，对整理好的数据进行分析和挖掘。

建议选择合适的数据分析工具，如九数云、Smartbi等，以便更高效地进行数据分析和决策支持。